以下のプログラムはtensorFlow
recommenderのホームページにあるチュートリアルのコードそのままです。このプログラムの最後の行を変更することで、推薦するアイテムの数を10個までは表示できるのですが、それ以上の個数を表示することができません。10個以上のアイテムを推薦できる方法を教えていただけるとありがたいです。

```

    import tensorflow_datasets as tfds
    import tensorflow_recommenders as tfrs
    
    # Load data on movie ratings.
    ratings = tfds.load("movielens/100k-ratings", split="train")
    movies = tfds.load("movielens/100k-movies", split="train")
    
    # Build flexible representation models.
    user_model = tf.keras.Sequential([...])
    movie_model = tf.keras.Sequential([...])
    
    # Define your objectives.
    task = tfrs.tasks.Retrieval(metrics=tfrs.metrics.FactorizedTopK(
        movies.batch(128).map(movie_model)
      )
    )
    
    # Create a retrieval model.
    model = MovielensModel(user_model, movie_model, task)
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(0.5))
    
    # Train.
    model.fit(ratings.batch(4096), epochs=3)
    
    # Set up retrieval using trained representations.
    index = tfrs.layers.ann.BruteForce(model.user_model)
    index.index_from_dataset(
        movies.batch(100).map(lambda title: (title, model.movie_model(title)))
    )
    
    # Get recommendations.
    _, titles = index(np.array(["42"]))
    print(f"Recommendations for user 42: {titles[0, :3]}") 
    
```
CC BY-SA 4.0
2022-11-14T09:19:49.790
92221
2022-11-14T09:19:49.790
55390
question
python 機械学習 tensorflow keras google-colaboratory
tensorFlow recommendersを使用した時の推薦アイテム数を増やす方法を教えてください。