Now capable of running CNN model pre-trained with keras on STM32 with 16KB RAM.

Model Description:

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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conv2d_5 (Conv2D)            (None, 28, 28, 2)         20        
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max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 2)         0         
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dropout_5 (Dropout)          (None, 14, 14, 2)         0         
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conv2d_6 (Conv2D)            (None, 14, 14, 2)         38        
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max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (None, 7, 7, 2)           0         
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dropout_6 (Dropout)          (None, 7, 7, 2)           0         
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flatten_3 (Flatten)          (None, 98)                0         
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dense_5 (Dense)              (None, 4)                 396       
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dense_6 (Dense)              (None, 10)                50        
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Total params: 504
Trainable params: 504
Non-trainable params: 0
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CNN inference on STM32:

msh />onnx_mnist 1
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Predictions:
0.007383 0.000000 0.057510 0.570970 0.000000 0.105505 0.000000 0.000039 0.257576 0.001016

The number is 3