要解决这个问题，需要使用Blazeface模型进行人脸检测，并从检测结果中提取人脸的坐标信息。然后，判断人脸的x坐标是否为负数。

以下是一个使用Blazeface进行人脸检测并判断x坐标是否为负数的代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2

# 加载Blazeface模型
model = tf.saved_model.load("path/to/blazeface/model")

# 预处理函数，将图像转换为模型所需的输入格式
def preprocess_image(image):
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = tf.image.resize(image, (128, 128))
    image = tf.expand_dims(image, 0)
    image = tf.cast(image, tf.float32) / 127.5 - 1.0
    return image

# 后处理函数，从模型输出中提取人脸坐标
def postprocess_output(output):
    boxes = output["detection_boxes"].numpy()[0]
    scores = output["detection_scores"].numpy()[0]
    faces = []
    for i in range(len(scores)):
        if scores[i] > 0.5:
            ymin, xmin, ymax, xmax = boxes[i]
            faces.append((xmin, ymin, xmax, ymax))
    return faces

# 加载图像
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# 预处理图像
preprocessed_image = preprocess_image(image)

# 使用Blazeface模型进行人脸检测
output = model(preprocessed_image)

# 后处理模型输出，得到人脸坐标
faces = postprocess_output(output)

# 判断人脸的x坐标是否为负数
for face in faces:
    xmin, ymin, xmax, ymax = face
    if xmin < 0:
        print("Blazeface预测返回负x坐标")
        break

请确保已经安装了以下依赖项：TensorFlow、NumPy和OpenCV。在代码中，需要将"path/to/blazeface/model"替换为实际的Blazeface模型文件路径，并将"path/to/image.jpg"替换为实际的图像文件路径。

这段代码将加载Blazeface模型，并使用它来检测输入图像中的人脸。然后，通过判断人脸的x坐标是否为负数，来确定是否返回了负x坐标的预测结果。