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delphi 是什麼? 跟直接用 .NET 開發差異是什麼?

 

 

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Delphi 是什麼?
Delphi 是由 Embarcadero 開發的一套快速應用程式開發 (RAD, Rapid Application Development) 工具和程式設計語言，最早由 Borland 開發，後來經過數次轉手。它主要基於 Object Pascal 語言，強調可視化設計和快速生成桌面應用程式。Delphi 的特色包括：

1. 跨平台支援：現代版本（如 Delphi 10.4 Sydney、Delphi 11 Alexandria）支援 Windows、macOS、iOS、Android 和 Linux 的原生應用程式開發。
2. 可視化設計工具：具有直觀的拖放式介面設計器，可以快速建立 GUI 應用程式。
3. 原生程式碼編譯：Delphi 編譯出來的是原生機器碼 (Native Code)，效能較高且無需額外的虛擬機器或執行時環境。
4. 資料庫整合強：內建對各種資料庫（如 MySQL、SQLite、Oracle、SQL Server）的支援，方便進行企業級應用開發。

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Delphi 與 .NET 開發的差異：

1. 程式語言：

   • Delphi 使用 Object Pascal 語言，而 .NET 通常使用 C# 或 VB.NET。
   • Object Pascal 相對較老，但語法清晰、穩定，C# 則較現代化且擁有更多語言特性。

2. 執行環境：

   • Delphi 編譯的是 原生機器碼 (Native Code)，不需要額外的執行時 (Runtime) 支援。
   • .NET 編譯的是 中間語言 (IL, Intermediate Language)，需要 .NET Runtime 或 .NET Core（.NET 5/6/7）來執行。

3. 跨平台支援：

   • Delphi 可直接跨平台編譯成 Windows、macOS、iOS、Android 的原生應用。
   • .NET Core（.NET 5 之後）也支援跨平台，但 GUI 應用（如 WinForms、WPF）目前主要還是支援 Windows，跨平台 GUI 則需使用 MAUI（.NET Multi-platform App UI） 或其他第三方框架（如 Avalonia）。

4. 開發工具：

   • Delphi 使用 RAD Studio IDE，內建強大的可視化設計工具。
   • .NET 則主要使用 Visual Studio，也支援 Visual Studio Code，但後者多用於 Web 和後端開發。

5. 應用場景與生態系統：

   • Delphi 適合 快速構建桌面應用、嵌入式系統 和 跨平台移植。
   • .NET 更適合 企業級後端服務、Web 應用、雲端服務，特別是在 Windows 環境下有更好的整合性。

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適用情境：

• 如果你需要 跨平台桌面應用，且追求 高效能 (Native Code)，Delphi 是很好的選擇。
• 如果你主要在 Windows 環境開發企業應用，或需要 Web 與後端服務，.NET 的生態系統更強大且資源更豐富。

你有考慮要開發什麼類型的應用程式嗎？或者有其他技術需求，可以一起討論看看適合用哪種工具！

 

 

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Delphi 如果要用 vs code 開發是可以的嗎? 如何找尋網路上的套件庫? 麗如果想要讓 Delphi 可以支援讀取 dicom 格式影像該如何做?

 

 

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1. Delphi 可以用 VS Code 開發嗎?

目前 Delphi 無法直接在 VS Code 中完整開發，但可以透過以下方式部分整合：

• 程式碼編輯：你可以在 VS Code 中編輯 Object Pascal 程式碼，但無法進行編譯或除錯。建議安裝 Pascal 語法高亮套件 以獲得語法高亮和程式碼補完。
• 編譯與除錯：仍需使用 RAD Studio IDE 或 Delphi Command Line Compiler (dcc32/dcc64) 進行編譯和除錯。可以在 VS Code 中設置 Tasks 和 Terminal 呼叫命令列編譯工具。

⚠️ 雖然 VS Code 有良好的編輯體驗，但 Delphi 的 UI 設計器和 RAD 功能無法在 VS Code 中使用。

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2. 如何找尋 Delphi 的套件庫?

Delphi 的套件庫主要來源有：

1. GetIt Package Manager：

   • 內建於 RAD Studio 中，可直接從 IDE 安裝各種第三方元件和函式庫。
   • 可用於快速安裝 UI 元件、資料庫連接、圖像處理等各種套件。

2. 第三方資源網站：

   • GitHub：搜尋關鍵字如 Delphi DICOM 或 Delphi Image Processing。
   • Awesome Delphi：整理了大量 Delphi 開源套件，涵蓋各種應用場景。
   • Torry's Delphi Pages 和 ：有許多 Delphi 專用的元件和資源。

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3. Delphi 如何支援讀取 DICOM 格式影像?

要在 Delphi 中讀取 DICOM 格式影像，可以考慮以下方案：

1. DCMTK (DICOM ToolKit)：

   • 開源的 DICOM 工具包，功能完整，但原生是 C++ 編寫。
   • 可以透過 DLL 動態連結 的方式，在 Delphi 中調用 DCMTK 的功能。
   • GitHub 專案：DCMTK

2. DicomVCL：

   • 專為 Delphi 開發的 DICOM 讀取套件，支援影像顯示、標籤解析。
   • 可以在 Torry's Delphi Pages 或 GitHub 上找到開源版本。

3. 內建 GDI+ 或第三方圖像處理庫：

   • 若只需要顯示影像，可以考慮將 DICOM 轉換為常見格式（如 JPEG、BMP）後再顯示。
   • 可以使用 ImageMagick 或 GDI+ 進行轉換。

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推薦方案：使用 DicomVCL

這是最直接且與 Delphi 相容性最好的方案。步驟如下：

1. 安裝 DicomVCL：

   • 從 GitHub 或 Torry's Delphi Pages 下載 DicomVCL 元件。
   • 在 RAD Studio 中安裝元件：Component > Install Component，選擇 DicomVCL 的 .pas 檔案進行安裝。

2. 讀取 DICOM 檔案：

 

uses DicomReader;

var
 DicomImg: TDicomImage;
begin
 DicomImg := TDicomImage.Create;
 try
 DicomImg.LoadFromFile('你的DICOM檔案路徑.dcm');
 Image1.Picture.Bitmap.Assign(DicomImg.Bitmap); // 將影像顯示在 TImage 控制項中
 finally
 DicomImg.Free;
 end;
end;

1. 顯示影像與資訊：

   • 將 TImage 控制項放置於 Form 上，並將 DICOM 影像載入後直接顯示。
   • 可額外讀取 DICOM 的 Metadata，如患者資訊、影像描述等。

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補充說明：

• 若需 進行 DICOM 圖像處理或 DICOM 通訊 (如 PACS)，可以考慮商業套件如 LEADTOOLS Medical Imaging SDK 或 Mitchell DICOM，但費用較高。
• 若考慮改用其他語言，也可以參考 .NET 的 fo-dicom 套件 或 Python 的 pydicom，這兩者都有較活躍的社群和更新。

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你目前是要開發 DICOM Viewer 還是要 進行 DICOM 資料處理或分析？或者有其他需求，也可以進一步討論！

 

 

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Delphi 有再持續更新嗎? 版本目前到多少呢?

 

 

 

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是的，Delphi 持續更新，目前最新版本是 Delphi 12.2 Athens，於 2024 年 9 月發布。

此版本引入了多項新功能和改進，包括：

• 高 DPI 支援：全面支援最新的 4K 及更高解析度顯示器，提供更清晰的字體和圖示，並在整個 IDE（包括 VCL 和 FMX 表單）中實現高解析度支援。

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• 設計時 VCL 樣式支援：允許開發者在設計時即時查看樣式化的表單和控制項，提升 UI 原型設計效率。

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• 多螢幕和多視窗改進：支援在多個視窗中同時設計和編輯同一表單，包括將表單設計器拖曳到不同視窗，方便在多螢幕環境下開發。

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• 歡迎頁面更新：全新設計的歡迎頁面，使用 VCL 重建，提供原生外觀且易於自訂的介面。

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此外，Delphi 12.2 Athens 也支援最新的 Android 14 版本，確保開發者能夠針對最新的行動平台進行開發。

值得注意的是，Delphi 的開發商 Embarcadero 定期推出更新，以滿足現代開發需求，並保持與最新技術的相容性。

Delphi 有辦法支援使用 python pytorch 訓練出來的模型嗎? 如果要應用AI預測，該如何使用呢?

 

 

# save_model.py
import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(SimpleModel, self).__init__()
 self.fc = nn.Linear(10, 2)
 
 def forward(self, x):
 return self.fc(x)

model = SimpleModel()
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

 

在 Delphi 中呼叫 Python DLL：

• 使用 LoadLibrary() 和 GetProcAddress() 載入 DLL 並呼叫推論函式。
• 範例：

 

 

 

function Predict(InputData: PFloatArray): PFloatArray; stdcall; external 'PyModel.dll';

var
 Result: PFloatArray;
begin
 Result := Predict(@InputData);
 ShowMessage('Prediction: ' + FloatToStr(Result^[0]));
end;

優點：

• 靈活且高效能，可以直接呼叫原生 Python 推論程式碼。
• 適用於複雜的預測邏輯，例如多步驟預測或序列分析。

缺點：

• 需要安裝 Python 執行環境，且 DLL 封裝較為繁瑣。
• 跨平台支援有限，特別是在 macOS 和 Linux 上需要進行額外配置。

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方法 2：轉換為 ONNX 格式

將 PyTorch 模型轉換為 ONNX (Open Neural Network Exchange) 格式，再利用 ONNX Runtime 或 OpenCV DNN 模組 進行推論。

步驟：

1. 將 PyTorch 模型轉為 ONNX 格式：

   • 在 Python 中進行轉換：

import torch
dummy_input = torch.randn(1, 10) # 假設輸入維度為 (1, 10)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")

在 Delphi 中使用 OpenCV DNN 模組：

• Delphi 可透過 OpenCV-Pascal 套件來讀取和推論 ONNX 模型。
• 範例：

uses OpenCV, cvDNN;

var
 Net: TNet;
 InputBlob, OutputBlob: TBlob;
begin
 Net := cvDNN.ReadNetFromONNX('model.onnx');
 InputBlob := cvDNN.BlobFromImage(InputMat);
 Net.SetInput(InputBlob);
 OutputBlob := Net.Forward();
 ShowMessage('Prediction: ' + FloatToStr(OutputBlob.Data[0]));
end;

優點：

• 跨平台支援良好，可在 Windows、macOS 和 Linux 上執行。
• 不需安裝 Python 環境，適合封裝成獨立應用程式。

缺點：

• 需要安裝 OpenCV 或 ONNX Runtime 庫，初次設置較為繁瑣。
• 可能會有 相容性問題，尤其是某些 PyTorch 特定層無法完全轉換為 ONNX。

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方法 3：使用 RESTful API 進行推論

將 PyTorch 模型部署於 後端伺服器 (如 Flask、FastAPI)，Delphi 則透過 HTTP 請求進行推論。

步驟：

1. 使用 Flask 部署模型服務：

   • 部署範例：

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
import torch.nn as nn

model = SimpleModel()
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
model.eval()

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
 input_data = request.json['data']
 input_tensor = torch.tensor(input_data)
 with torch.no_grad():
 output = model(input_tensor)
 return jsonify(output.tolist())

if __name__ == '__main__':
 app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

在 Delphi 中進行 HTTP 請求：

• 可使用 Indy (IdHTTP) 或 REST.Client 呼叫 API：

uses IdHTTP, System.JSON;

var
 HTTP: TIdHTTP;
 JSONToSend, JSONResponse: TJSONObject;
begin
 HTTP := TIdHTTP.Create(nil);
 try
 JSONToSend := TJSONObject.Create;
 JSONToSend.AddPair('data', '[1.0, 2.0, 3.0, ..., 10.0]');
 JSONResponse := TJSONObject.ParseJSONValue(HTTP.Post('http://localhost:5000/predict', JSONToSend)) as TJSONObject;
 ShowMessage('Prediction: ' + JSONResponse.GetValue('output').Value);
 finally
 HTTP.Free;
 end;
end;

優點：

• 適用於微服務架構，可以與其他前後端技術整合。
• 不受語言限制，Delphi 只需進行 HTTP 請求即可。

缺點：

• 需要維護後端伺服器，增加部署和維護成本。
• 通訊延遲：推論速度受限於網路和後端效能。

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推薦方案：

• 若需要 高效能且本地化推論，建議選用 方法 2 (ONNX 轉換)。
• 若考慮 微服務或雲端部署，則可使用 方法 3 (RESTful API)。
• 若想直接 調用 Python 模型且不考慮跨平台，則 方法 1 (Python DLL) 會是最靈活的選擇。

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你目前是要開發 本地端應用程式 還是 雲端服務？或需要進一步的 Delphi 範例程式碼 或 套件推薦，可以再討論！

 

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"某些 PyTorch 特定層無法完全轉換為 ONNX " 可以針對這個詳細說明嗎?

 

 

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在將 PyTorch 模型轉換為 ONNX 時，確實會遇到某些 特定層或操作無法完全轉換 的問題。這通常是因為 PyTorch 與 ONNX 在運算邏輯和支援的操作上存在差異。以下是詳細說明：

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1. 不支援的運算或層 (Unsupported Operators)

說明：

ONNX 的運算支援範圍較廣，但仍有部分 PyTorch 特定的層 (Layer) 或操作 (Operation) 無法直接轉換。例如：

• 自定義層 (Custom Layers)：如自定義的 torch.autograd.Function 或未被 ONNX 社群支援的層。
• 某些高階操作：例如 torch.einsum()、torch.scatter() 或 torch.gather() 的某些參數組合。
• 部分 Activation 函數：如 Swish、Mish 等較新的激活函數，可能需要手動轉換。

例子：

 

 

import torch
import torch.nn as nn

class CustomModel(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(CustomModel, self).__init__()
 self.linear = nn.Linear(10, 5)
 
 def forward(self, x):
 # einsum 是 ONNX 不支援的操作之一
 return torch.einsum('ij,jk->ik', x, self.linear.weight)

model = CustomModel()
dummy_input = torch.randn(2, 10)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "custom_model.onnx")

執行上例時，會出現類似 "Unsupported ONNX operation: Einsum" 的錯誤。

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2. 動態控制流 (Dynamic Control Flow)

說明：

ONNX 偏好 靜態計算圖 (Static Computation Graph)，而 PyTorch 支援 動態控制流 (Dynamic Control Flow)。

• 如 if 條件判斷、for 或 while 迴圈，特別是在迴圈次數依賴於輸入數據時，ONNX 難以轉換。
• 例如：依據輸入數值大小動態決定層次結構或迴圈次數。

例子：

class DynamicModel(nn.Module):
 def forward(self, x):
 # 根據輸入數值決定迴圈次數
 output = x
 for i in range(x.size(0)):
  output = output + i
 return output

上例中，迴圈次數依賴於 x.size(0)，ONNX 會報錯："Loop condition is not constant"。

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3. 不支援的 Tensor 操作 (Tensor Operations)

說明：

ONNX 對於部分 Tensor 操作的支援不完整，特別是以下幾種：

• 複雜的索引操作 (Advanced Indexing)：如 x[:, :, ::-1] 或 torch.index_select() 的複雜用法。
• in-place 操作 (In-place Operations)：如 x.add_(y) 或 x *= 2。
• 部分 Broadcasting 操作：PyTorch 支援更靈活的 Broadcasting，而 ONNX 在某些情境下無法完全對應。

例子：

class InplaceModel(nn.Module):
 def forward(self, x):
 # in-place 操作，會被 ONNX 拒絕
 x += 1
 return x

執行轉換時會出現："Unsupported in-place operation: Add_"。

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4. 版本相容性問題 (Version Compatibility)

說明：

• PyTorch 與 ONNX 的版本差異：某些層或操作僅在較新版本中支援，舊版可能無法轉換。
• ONNX Runtime 的版本限制：即使成功轉換為 ONNX，執行推論時可能因 ONNX Runtime 版本不相容而失敗。

解決方案：

• 確認版本支援：參考 ONNX 官方支援清單。
• 升級或降級：調整 PyTorch、ONNX、ONNX Runtime 的版本進行測試。

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5. 解決方案與建議

1. 手動重寫不支援的操作：將不支援的部分以 PyTorch 基礎操作重寫 或使用 ONNX 支援的操作 進行等效轉換。

# 將 torch.einsum 重寫為等效的矩陣乘法
def forward(self, x):
 return torch.matmul(x, self.linear.weight.T)

使用 torch.onnx 提供的替代方案：

• 加入 torch.onnx.symbolic_override() 或 torch.onnx.register_custom_op_symbolic() 將不支援的操作替換為 ONNX 支援的操作。

轉換前先檢查模型支援度：

• 使用 torch.onnx.export() 的 verbose=True 參數檢查運算圖，並觀察 Unsupported 或 Warning 訊息。
• 使用 ONNX Checker 驗證轉換後的模型：

python -c "import onnx; onnx.checker.check_model('model.onnx')"

1. 考慮其他格式或框架：

   • 若無法順利轉換，考慮使用 TorchScript、TensorRT 或 OpenVINO 進行推論。

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總結：

• PyTorch 與 ONNX 的不相容問題 多數來自 動態控制流、自定義層、複雜 Tensor 操作 與 版本相容性。
• 建議在開發模型時 儘量選用 ONNX 支援的標準層和操作，並在轉換過程中 逐步 Debug。
• 若需進一步協助 修改模型 或 轉換為其他推論格式，歡迎討論！