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reshapeメソッドがどのように変形するのかよくわからない

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Tensorflowのチュートリアルをやっています。
https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 

x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])


h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])


とreshapeを使って変形するコードが出てきました。
しかし、reshapeメソッドがどのように変形するのかよくわからないです。
ドキュメントで調べてみたところ、
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/reshape

# tensor 't' is [[[1, 1, 1],
#                 [2, 2, 2]],
#                [[3, 3, 3],
#                 [4, 4, 4]],
#                [[5, 5, 5],
#                 [6, 6, 6]]]
reshape(t, [2, -1]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
                         [4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]


と変形するとのことでした。
しかし、

[[[1, 1, 1],
  [2, 2, 2]],
  [[3, 3, 3],
  [4, 4, 4]],
  [[5, 5, 5],
  [6, 6, 6]]]


という行列を[2, -1]と指定すればなぜ

 [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]


と変形されるのかわかりません。特に-1がどのように変形するのかわかりませんでした。

また今回の場合、

 [-1,28,28,1]


と4つの値が指定されていてどのように変形されるのかわかりません。
またなぜ

[-1,7*7*64]


では掛け算を使って変形しているのかわかりません。

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回答 2

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+2

 と変形されるのかわかりません。特に-1がどのように変形するのかわかりませんでした。 

-1は「他の要素から計算して適切な数字にする」になります。

# tensor 't' is [[[1, 1, 1],
#                 [2, 2, 2]],
#                [[3, 3, 3],
#                 [4, 4, 4]],
#                [[5, 5, 5],
#                 [6, 6, 6]]]
reshape(t, [2, -1]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
                         [4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]

上記の例だと、入力tのreshape前は、3x2x3=18の要素になっています。
これを[2,-1]でreshapeすると、2xN = 18 を満たす数字が-1の部分に入るため、結果として、
t.shape = (2, 9)となります。

 [-1,28,28,1]

だと、入力のテンソルに対して、Nx28x28x1となるように変形されるはずです。
mnistのx_imageなので、バッチ数Nx画像縦x横xチャネル数かと。

[-1,7*7*64]

これは直前の要素をわかりやすくしただけですね。

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+1

過去にほぼ同じ内容の質問reshape(-1,2)の役割をされていますが、解決されていないようなので改めて回答します。
ただ、理解できるように説明する自信がないため、参考URLの提示のみとします。
配列の次元数や大きさの操作

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