要避免使用'step'参数或tf.summary.experimental.set_step()来设置步骤，可以使用tf.summary.create_file_writer()和tf.summary.scalar()来记录步骤。下面是一个解决方案的代码示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个文件写入器
with tf.summary.create_file_writer('logs').as_default():
    step = tf.Variable(0, dtype=tf.int64)  # 创建一个步骤变量

    # 在每个步骤中更新步骤变量
    for _ in range(5):
        step.assign_add(1)

        # 在事件文件中记录步骤和其他摘要
        with tf.summary.record_if(tf.equal(step % 2, 0)):
            tf.summary.scalar('step', step, step=step)
            tf.summary.scalar('dummy', 1)  # 其他摘要

    # 手动刷新摘要
    tf.summary.flush()

在上面的代码中，我们使用tf.summary.create_file_writer()创建一个文件写入器，然后使用tf.Variable()创建一个步骤变量。在每个步骤中，我们使用step.assign_add(1)来更新步骤变量。然后，我们使用tf.summary.scalar()记录步骤和其他摘要。注意，我们在tf.summary.scalar()中使用step参数来指定步骤。最后，我们使用tf.summary.flush()手动刷新摘要，以确保它们被写入事件文件中。

这种方法避免了使用'step'参数或tf.summary.experimental.set_step()来设置步骤，而是使用tf.Variable()和step.assign_add(1)来更新步骤变量，并在tf.summary.scalar()中使用step参数来指定步骤。