步长为2的卷积层和最大池化层的维度可以通过使用卷积和池化操作的参数来计算。以下是一个示例代码，展示如何计算卷积层和最大池化层的维度。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入数据的维度
input_dim = 32
input_channels = 3

# 定义卷积层的参数
conv1_channels = 16
conv1_kernel_size = 3
conv1_stride = 2
conv1_padding = 1

# 定义最大池化层的参数
pool1_kernel_size = 2
pool1_stride = 2

# 创建一个示例输入数据
input_data = torch.randn(1, input_channels, input_dim, input_dim)

# 创建卷积层
conv1 = nn.Conv2d(input_channels, conv1_channels, conv1_kernel_size, conv1_stride, conv1_padding)
# 计算卷积层输出的维度
conv1_output_dim = int((input_dim - conv1_kernel_size + 2 * conv1_padding) / conv1_stride + 1)

# 创建最大池化层
pool1 = nn.MaxPool2d(pool1_kernel_size, pool1_stride)
# 计算最大池化层输出的维度
pool1_output_dim = int((conv1_output_dim - pool1_kernel_size) / pool1_stride + 1)

# 打印卷积层和最大池化层输出的维度
print("卷积层输出维度:", conv1_output_dim)
print("最大池化层输出维度:", pool1_output_dim)

在上述代码中，我们首先定义了输入数据的维度和通道数。然后，我们定义了卷积层的参数，包括通道数、卷积核大小、步长和填充。接下来，我们定义了最大池化层的参数，包括池化核大小和步长。然后，我们创建一个示例的输入数据，并使用定义的参数创建卷积层和最大池化层。最后，我们通过计算公式计算卷积层和最大池化层的输出维度，并打印出来。