TensorFlow.js是一个使用JavaScript编写的开源框架，它使得开发者可以在浏览器中使用基于数据流编程模型来构建机器学习模型。它允许开发者在客户端上运行深度学习模型，而无需在服务器上运行它们，这使得构建基于浏览器的机器学习应用成为可能。
    虽然TensorFlow.js很强大，但是它也有一些局限。首先，TensorFlow.js仅支持WebGL和Node.js，不支持其他环境，所以开发者仅能在WebGL和Node.js中使用它。此外，它的一些模型仅可在指定的GPU上运行，并且只能使用指定的硬件和软件配置。
    另外，TensorFlow.js仅支持通过两种方式实现模型：TensorFlow.js模型和Keras模型。TensorFlow.js模型使用独特的JavaScript语法进行书写，而Keras模型使用Python书写。所以，如果开发者想要使用TensorFlow.js，他们仅能使用指定的两种模型，无法使用其他语言开发模型。
    同时，由于TensorFlow.js仅支持浏览器中的JavaScript，因此它仅能支持浏览器。所以，如果你希望在智能手机或其他移动设备上运行它，你就需要使用一些第三方库，以便在其他环境中运行TensorFlow.js。
    最后，TensorFlow.js模型不能用于分布式计算或训练，也不支持并行计算。此外，TensorFlow.js也不支持现有机器学习算法，仅支持深度学习模型。
    总之，TensorFlow.js是一个强大的框架，可以帮助开发者实现他们的想法，但是它也存在一些局限，比如仅支持特定的环境，指定的模型，没有支持分布式计算和并行计算，以及没有支持现有的机器学习算法。TensorFlow.js局限性可以通过改进技术来改善，但是这需要时间和精力。