d2l.evaluate_loss(net, train_iter, loss)的运算逻辑

`d2l.evaluate_loss` 函数的运算逻辑如下：

1. 将模型设置为评估模式，即 `net.eval()`
2. 初始化损失值 `l`, 样本数量 `n`
3. 遍历数据集中的每个小批量数据 `X` 和 `y`
4. 将数据 `X` 传递给模型 `net`，得到预测值 `y_hat`
5. 计算损失值 `loss(y_hat, y)`，并将其累加到 `l` 中
6. 将样本数量 `n` 加上当前小批量数据中样本的数量
7. 将模型设置为训练模式，即 `net.train()`
8. 返回平均损失值 `l/n`

其中 `net` 是一个 PyTorch 模型，`train_iter` 是一个 PyTorch 数据迭代器，`loss` 是一个 PyTorch 损失函数。在训练过程中，我们通常会在每个 epoch 结束后，使用该函数计算模型在训练集上的平均损失值。