有没有根据图片特征与连续变量的关系进行预测的深度学习模型，Python的

是的，有一些深度学习模型可以根据图片特征与连续变量之间的关系进行预测。其中比较常用的模型包括：

1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：CNN是处理图片数据最常用的深度学习模型之一，它能够从图片中提取出重要的特征，并将这些特征用于预测。在CNN中，图片被视为一个三维矩阵，其中每个像素都有一个对应的数值。CNN通过一系列卷积、池化、激活等操作，将图片特征抽取出来，并将其送入全连接层，最终输出预测结果。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：RNN是一种适用于序列数据的深度学习模型，它可以根据前面的输入数据来预测后续的输出。在处理图片与连续变量的关系时，可以将连续变量视为序列数据，并将其与图片特征合并在一起，作为RNN的输入。RNN可以从序列数据中提取出时间相关的特征，并将这些特征用于预测。

3. 注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制是一种能够自动关注重要信息的深度学习技术，它可以将不同部分的输入数据赋予不同的权重，从而使网络更加关注与预测有关的信息。在处理图片与连续变量的关系时，可以将连续变量作为注意力机制的输入，使网络能够更加关注这些数据。同时，注意力机制也可以将图片特征分成不同的部分，赋予不同的权重，从而更好地捕捉与预测相关的信息。

以上这些模型都可以使用Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来实现。具体实现方法可以根据具体问题和数据特点来选择。