no me quedo muy claro que es la transpuesta de un tensor, iluminenme porfa

La posicion i de cada elemento no cambia solamente cambia la posicion j y k. Es decir que el elemento se mueve en las dimensiones de j y k. De la siguiente manera a(i,j,k) = aT(i,k,j). Bueno esto es como yo lo entiendo, en algebra lineal se estudia este fenómeno, creo que tenia que ver con la rotación vectorial si mal no recuerdo.

Te dejare mi código de tal manera que puedas entenderlo a tu ritmo, también te recomiendo el libro de mathematics for machine learning (https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf), de antemano una dísculpa por la falta de producción en la respuesta. ¡Nunca pares de aprender!

Entrada

#Los tensores al ser matrices de matrices es más compleja de abstraer su traspocisión 
#las matrices se recomponen dentro de las otras 
#i.e la primera y segunda matriz se hacen  
#  [ "1"  2  3] ['11' 12 13]  
#  [ "4"  5  6] ['14' 15 16]
#  [ "6"  7  8] ['17' 18 19]
#Pasa a ser el primer elemento dentro de la recomposición detro del nuevo tensor
# [ "1" '11' 21 30]
# [ "4" '14' 24 33]
# [ "6" '17' 27 36]
# y así para el resto de elementos
print(f'tensor: \n{tensor} \ntensor_t: \n{tensor_t}\ntensor = {tensor.shape}, tensor_t = {tensor_t.shape} \n')

Salida tensor: [[[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 6 7 8]]

[[11 12 13] [14 15 16] [17 18 19]]

[[21 22 23] [24 25 26] [27 28 29]]

[[30 31 32] [33 34 35] [36 37 37]]] tensor_t: [[[ 1 11 21 30] [ 4 14 24 33] [ 6 17 27 36]]

[[ 2 12 22 31] [ 5 15 25 34] [ 7 18 28 37]]

[[ 3 13 23 32] [ 6 16 26 35] [ 8 19 29 37]]] tensor = (4, 3, 3), tensor_t = (3, 3, 4)