CNNで評価関数の数値ログをグラフ化する方法について

解決したいこと

kerasを作ってcnnのモデルを組みました。評価関数のprecisionやaccuracyなどの数値のログをグラフ化したいのですが、かなりの初心者でコードの書き方がわかりません。そこで、ソースコードを教えていただけないでしょうか？

該当するソースコード

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activation, Dense
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.metrics import Precision

def main():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(16, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size= (2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(2))
model.add(Activation("softmax"))
#model.summary()
model.compile(
optimizer="adam" ,
loss="categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
"/Users/tarou/Desktop/grad/trainingdataset_Ei_912_2/train",
target_size=(64, 64),
batch_size=10)
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
"/Users/tarou/Desktop/grad/trainingdataset_Ei_912_2/validation",
target_size=(64, 64),
batch_size=10)
model.fit_generator(
train_generator,
epochs=100,
steps_per_epoch=10,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=10)
model.save("model.h5")

if name == "main":
main()