kerasとtensorboardを用いた任意の折れ線グラフの表示

前提・実現したいこと

回帰問題を深層学習を用いて解こうと思っております。kerasを用いてモデルの構築、学習を行い、tensorboardを用いて、lossなどの途中結果を表示したいと思っております。lossを表示させることはできていますが、各エポックごとに予測した結果を表示したいと思っております。tensorboardに予測した結果のグラフを表示させることは可能でしょうか？

現在のソースコード

簡単な例としてsin関数の回帰を行っております。トレーニングデータとその予測した結果をtensorboardで表示したいと思っております。

Python
1import numpy as np
2import keras
3from keras.models import Sequential
4from keras.layers import Dense
5from keras.optimizers import RMSprop
6
7def get_data(n_data, sigma=0):
8    def F(x):
9        return np.sin(2. * np.pi * x)
10
11    x = np.linspace(-1., 1., n_data)
12    y = F(x)
13    y = y + np.random.normal(loc=0., scale=sigma, size=y.shape)
14    return x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1)
15
16if __name__ == "__main__":
17    n_train = 10000
18    n_val = 2000
19    epochs = 100
20    batch_size = 10
21
22    x_train, y_train = get_data(n_train)
23    x_val, y_val = get_data(n_val)
24
25    model = Sequential()
26    model.add(Dense(1024, activation='relu', input_shape=(1, )))
27    model.add(Dense(1024, activation='relu'))
28    model.add(Dense(1))
29
30    model.summary()
31    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=RMSprop())
32
33    tb_cb = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='log', histogram_freq=1)
34    history = model.fit(x_train, 
35                        y_train, 
36                        batch_size=batch_size, 
37                        epochs=epochs, 
38                        verbose=1, 
39                        validation_data=(x_val, y_val), 
40                        callbacks=[tb_cb])
41    score = model.evaluate(x_val, y_val, verbose=0)
42    print('Test loss: {}'.format(score))