对Keras/Python代码的以下表达式中的重塑命令do的解释？

在下面的代码中，状态的形状是（4,1）。我知道.reforme（）命令，但无法理解以下表达式中的（-1，*state.shape）。（我正在使用教程来理解深度Q-Learning，此命令是该教程的一部分。）。我可以看到它的功能，但语法对我来说是新的

self.model.predict(np.array(state).reshape(-1, *state.shape))[0]

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此外，我们是否应该使用任何特定的形状。predict（）

Keras希望输入数据的维度形式为（M，D），其中M是批量大小，D是特征数

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如果这是一个具有4个特征的单批次示例，这就是重塑（）命令在这里为您执行的操作，即将（4,1）形状更改为（1,4）形状。

Keras希望输入数据的尺寸形式为（M，D），其中M是批次大小，D是特征数量

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如果这是一个具有4个特性的单批处理示例，那么这就是整形（）命令在这里为您所做的，即将（4,1）形状更改为（1,4）形状。

操作符将元素从形状元组中解压出来

使用带有'-1'的“重塑”命令，然后是原始形状，这是添加附加尺寸的技巧

例如，形状（4,1）变为（1,4,1）

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predict（）需要什么形状？描述x参数为“输入样本”，因此需要一个列表/数组，其中第一个维度引用单个样本。

操作符将元素从形状元组中解压出来

使用带有'-1'的“重塑”命令，然后是原始形状，这是添加附加尺寸的技巧

例如，形状（4,1）变为（1,4,1）

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predict（）需要什么形状？说明x参数为“输入样本”，因此需要一个列表/数组，其中第一个维度引用单个样本。

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