+if torch.cuda.is_available():
+ device = torch.device('cuda')
+else:
+ device = torch.device('cpu')
+
+######################################################################
+
+def entropy(target):
+ probas = []
+ for k in range(target.max() + 1):
+ n = (target == k).sum().item()
+ if n > 0: probas.append(n)
+ probas = torch.tensor(probas).float()
+ probas /= probas.sum()
+ return - (probas * probas.log()).sum().item()
+
+######################################################################
+