code for predicting on live camera
这是相当简单的我正在尝试做什么，加载我的tensorflow人工智能从文件。试图用它来预测我的现场摄像头（通过谷歌。colab）。
我正在尝试用我制作的人工智能（使用链接中的代码）进行预测，并保存和加载（使用tensorflow：保存和load_model）我有一个副本，我在自己的模型中加载，如下所示：

model = load_model("/content/drive/MyDrive/aifolder") # Load from folder saved to.

他们通过以下方式从网上下载：

#face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.samples.findFile(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'))

在标题为网络摄像头视频的代码下，在最底部，他们开始用人工智能预测：

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray)

我用我的人工智能模型替换了这一行，如下所示：

#predictions = model.detectMultiScale(gray)  # ( code Commented out) 
predictions = model.predict(gray) #Predict through webcam

我不确定如何校准这个代码以适合我的Tensorflow AI。我真的觉得我缺少了一些非常简单的东西来做这个（比如一个简单的命令）。我是一个初学者，所以我不确定它应该是什么。
编辑：
我已经使用

model.load_model("filepath here")

我现在已经做了：

classes = model.predict(gray)

（而不是之前使用级联模型的方式），我得到以下错误：
ValueError：层“model”的输入0与层不兼容：期望的形状=（无，224，224，3），找到的形状=（32，640）。
我试过改变形状，我可以改变“640”，但我找不出如何改变数字“32”，以便我可以处理到第一层。