（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第二期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第二期】任务总览）

【任务说明】

任务标题：为 Paddle 新增 CyclicLR 优化调度器

技术标签：深度学习框架，Python，优化调度算法

任务难度：简单

详细描述： CyclicLR最早在论文Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks中提出，它控制学习率以固定周期在base_lr和max_lr之间变化，它的调整是以batch.step进行的，同时，它还有3种内置的波幅调整策略：“triangular”、“triangular2”、“exp_range”。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 CyclicLR 优化调度器，调用路径为：paddle.optimizer.lr.CyclicLR。

【提交流程】

请按 新增API 开发&提交流程中的描述，完成任务提交过程中的相关步骤。

【提交内容】

• API 的设计文档，并提 PR 至 PaddlePaddle/community 的 rfcs/APIs 目录
• Python 实现代码 & 英文 API 文档，在 Paddle repo 的 python/paddle/optimizer/lr.py 目录
• 单测代码，在 Paddle repo 的 python/paddle/fluid/tests/unittests 目录
• 中文API文档，在 docs repo 的 docs/api/paddle/optimizer/lr 目录

【合入标准】

• 1、按 API 设计规范 完成 API设计文档；
• 2、按API 验收标准完成 API功能实现、单测、API文档；

【技术要求】

• 熟悉 CyclicLR 优化调度算法原理和适用场景
• 熟练掌握 Python

【参考内容】

• PR：#26550
• 文档：API 贡献指南

【答疑交流】

• 如果在开发中对于上述任务有任何问题，欢迎在本 ISSUE 下留言交流。
• 对于开发中的共性问题，在活动过程中，会定期组织答疑，请大家关注官网&QQ群的通知，及时参与。