问题：
[单选题]对于下面的一段python程序，下面的说法正确的是
import numpy as np
predicted=np.array([11.2, 2.5, 7.9, 7.2])
label=np.array([1, 0, 0, 0])
def softmax(x):
return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0)
print (softmax(predicted))
loss=-np.sum(label*np.log(softmax(predicted)))
A最后一行是计算predicted和label之间的互信息
B最后一行是计算predicted和label之间的JS散度
C最后一行是计算predicted和label之间的条件熵
D最后一行是计算predicted和label之间的交叉熵
答案解析：
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