确保计算机中已经正确安装了NVIDIA GeForce MX 150驱动程序。

确认tensorflow-gpu已经正确安装。若未安装，在Anaconda3 Jupiter中的终端中使用以下命令安装：pip install tensorflow-gpu。

如果已经正确安装了tensorflow-gpu并且仍无法识别GPU，则需要安装CUDA。可以通过以下步骤安装CUDA（需要管理员权限）： a. 访问NVIDIA的CUDA下载页面，并选择合适的CUDA版本安装包。 b. 运行安装程序并依照提示进行操作。 c. 将CUDA的bin目录添加到系统环境变量中。例如，在Windows系统中，可以将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin添加到PATH环境变量。

如果仍无法识别GPU，则需要安装cuDNN。可以通过以下步骤安装cuDNN： a. 访问NVIDIA的cuDNN下载页面，并选择合适的cuDNN版本安装包。 b. 将cuDNN安装包中的文件解压到CUDA的安装目录中。例如，在Windows系统中，默认安装路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0。 c. 将解压后的cuDNN的bin目录添加到系统环境变量中。例如，在Windows系统中，可以将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin添加到PATH环境变量。

最后，重新启动Anaconda3 Jupiter，并确保在代码中设置了合适的GPU选项。例如，在TensorFlow中，可以使用以下代码设置GPU选项：

import tensorflow as tf physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

若提示无法找到GPU，则可能需要执行以下命令：

from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())

如果仍无法找到GPU，则有可能是硬件问题，需要检查GPU是否正常工作。