分别创建步长为1，为2的二个最大池化层，对x进行处理并输出

在深度学习中，最大池化（Max Pooling）是一种常用的下采样操作，用于减小输入数据的空间尺寸同时保留最重要的特征。如果我们要分别创建步长为1和2的最大池化层，这里假设我们是在使用Keras库，因为它是广泛使用的Python深度学习框架。

首先，我们需要导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D

然后我们可以定义两个池化层：

1. 步长为1的池化层：

pool_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1))

这里的`pool_size`通常表示窗口大小，`(2, 2)`意味着2x2的窗口；`strides`表示移动窗口的步长，`(1, 1)`意味着每次移动一个像素，所以实际上每个像素都会被考虑。

2. 步长为2的池化层：

pool_2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2))

在这个例子中，步长为2意味着窗口每两行和两列移动一次，这样可以显著减小输出的尺寸。

现在，如果我们有一个张量`x`，可以像下面这样应用这两个池化层：

x_pooled_1 = pool_1(x)
x_pooled_2 = pool_2(x)

`x_pooled_1`将是一个步长为1的最大池化后的结果，而`x_pooled_2`的尺寸会比原图小一半，因为它每两行、两列取一次最大值。