<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 파이썬3 버전은 문자열(str) unicode가 기본이므로 str에서 encoding처리해 줘야 bytes 타입을 uncode type으로 변환함
안해줄 경우 b'Hello'이렇게 나옴
Step1:  마크다운으로 메모 작성하기...!
마크 다운으로 메모를 작성합니다.
이번 절의 목표
jupyter notebook
시각적으로 기계 학습 살펴보기
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
sess = tf.Session()
print(str(sess.run(hello),encoding = "utf-8"))
# print(sess.run(hello))
sess.close()
a = tf.constant(1234, dtype=tf.float32)
b = tf.constant(5000, dtype=tf.float32)
print(a)
print(b)
add_op = a + b
print(add_op)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(add_op))
add_op2 = tf.add(a,b)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(add_op2))
Explanation: 파이썬3 버전은 문자열(str) unicode가 기본이므로 str에서 encoding처리해 줘야 bytes 타입을 uncode type으로 변환함
안해줄 경우 b'Hello'이렇게 나옴
End of explanation
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist([1,2,3])
plt.show()
import numpy as np
x = np.arange(-20,20,0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
a = tf.constant(100)
b = tf.constant(50)
add_op = a + b
v = tf.Variable(0)
let_op = tf.assign(v, add_op)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    _, v_val = sess.run([let_op,v])
    print(v_val)
Explanation: 마크다운으로 메모 작성하기...!
마크 다운으로 메모를 작성합니다.
이번 절의 목표
jupyter notebook
시각적으로 기계 학습 살펴보기
End of explanation
<END_TASK>