Update app.py

app.py

@@ -34,29 +34,39 @@ m = CustomNeuralProphet(
     unknown_data_normalization=True,
     seasonality_mode="multiplicative",
     drop_missing=True,
-    learning_rate=0.1,
+    learning_rate=0.03,
 )
 
-m.fit(df, freq='D', epochs=10, validate_each_epoch=True, valid_p=0.2)  # Specify number of epochs and validation parameters
+m.fit(df, freq='D')
 
 future = m.make_future_dataframe(df, periods=30, n_historic_predictions=True)
 forecast = m.predict(future)
 
 
 def predict_vn_index(option=None):
-    fig = m.plot(forecast)
-    path = "forecast_plot.png"
-    fig.savefig(path)
+    fig1 = m.plot(forecast)
+    fig1_path = "forecast_plot1.png"
+    fig1.savefig(fig1_path)
+
+    # Add code to generate the second image (fig2)
+    fig2 = m.plot_latest_forecast(forecast)  # Replace this line with code to generate the second image
+    fig2_path = "forecast_plot2.png"
+    fig2.savefig(fig2_path)
     disclaimer = "Quý khách chỉ xem đây là tham khảo, công ty không chịu bất cứ trách nhiệm nào về tình trạng đầu tư của quý khách."
-    return path, disclaimer
+
+    return fig1_path, fig2_path, disclaimer
 
 
 if __name__ == "__main__":
     dropdown = gr.inputs.Dropdown(["VNIndex"], label="Choose an option", default="VNIndex")
-    image_output = gr.outputs.Image(type="file", label="Forecast Plot")
-    disclaimer_output = gr.outputs.Textbox(label="Disclaimer")
-    interface = gr.Interface(fn=predict_vn_index, inputs=dropdown, outputs=[image_output, disclaimer_output], title="Dự báo VN Index 30 ngày tới")
-    interface.launch(share=True)
+    outputs = [
+        gr.outputs.Image(type="filepath", label="First Image"),
+        gr.outputs.Image(type="filepath", label="Second Image"),
+        gr.outputs.Textbox(label="Disclaimer")
+    ]
+    interface = gr.Interface(fn=predict_vn_index, inputs=dropdown, outputs=outputs, title="Dự báo VN Index 30 ngày tới")
+    interface.launch()
+