【flutter, Google colaboratory】Flutterで機械学習機能を備えたアプリを作ろう！手順まとめ

本記事では、flutterとGoogle colaboratoryを用いて、機械学習をモバイルアプリに実装する方法を説明します。

1. 準備

まず、flutterを初めて触る！という方は、flutterをPC内に導入する必要があります。下記記事をご覧ください。

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2. pubspec.yamlの編集

プロジェクトを作成し、必要なパッケージをインストールしていきます。

今回必要なのは、image_picker, tflite, splashscreenです。

パッケージの導入方法がわからない場合は下記をご覧ください。

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実行する

実行すると、下記のようなエラーが 出てきます。

Xcode building for iOS Simulator, but linking in an object file built for iOS, for architecture ‘arm64’

この場合は、xcodeでプロジェクトを開き、Targets>BuildSettings>excluded Architecturesに、arm64を書いてください。(元々i386と記載されています。）下記が修正後です。

‘vector’ file not found

xcodeで開き、Targets>BuildSettings>compile sourcesの箇所をObjective-c++にしてください。下記が修正後です。

‘metal_delegate.h’ file not found

Runner>Podfile.lockのTensorFlowLiteCを2.2.0にダウングレードします。下図が修正後です。修正前はTensorFlowLiteCの下に色々書いてあった気がしますが、全て2.2.0に直します。

Cannot run with sound null safety, because the following dependencies
don’t support null safety:

ターミナルで、下記のように打ってビルドします。

flutter run --no-sound-null-safety

以上で、エラーは全て消えるはずです。