エポック終了時の予測結果を表示する方法

1. モデルの訓練とエポックごとの予測結果の収集を行います。具体的なコード例を示します。

# 必要なライブラリのインポート
import tensorflow as tf
# モデルの定義とコンパイル
model = tf.keras.Sequential([...])
model.compile([...])
# エポックごとの予測結果を保存するリスト
epoch_predictions = []
# エポックごとの訓練と予測
for epoch in range(num_epochs):
    model.fit([...])  # バッチデータでの訓練

    # エポック終了時の予測結果の取得
    predictions = model.predict([...])
    epoch_predictions.append(predictions)

2. 取得した予測結果を適切な形式で表示します。具体的なコード例を示します。

# エポックごとの予測結果を表示
for epoch, predictions in enumerate(epoch_predictions):
    print(f"Epoch {epoch+1} Predictions:")
    print(predictions)

上記のコードはTensorFlowを使用した例ですが、他の機械学習フレームワークでも同様の手法が適用できます。