def test_mapper(sample): img, label = sample # 将img 数组进行归一化处理，得到0到1之间的数值 img = img.flatten().astype('float32')/255.0 return img, label

根据你的代码，`test_mapper` 函数需要一个名为 `sample` 的 fixture。通常情况下，你需要在测试文件中定义这个 fixture。例如：

import pytest
from your_module import get_sample_data

@pytest.fixture
def sample():
    return get_sample_data()

def test_mapper(sample):
    img, label = sample
    # 将img 数组进行归一化处理，得到0到1之间的数值
    img = img.flatten().astype('float32')/255.0
    return img, label

在这个例子中，我们首先导入了 `pytest` 和 `get_sample_data` 函数。然后我们定义了一个名为 `sample` 的 fixture。这个 fixture 使用 `get_sample_data` 函数来获取测试数据，并将其返回。最后，我们使用 `test_mapper` 函数来测试 `sample` fixture 是否正常工作。在这个例子中，我们假设 `get_sample_data` 函数已经定义，可以返回一个包含图像和标签的元组。在你的代码中，你需要根据你的实际情况来定义 `sample` fixture。