TensorFlow.js是一个基于JavaScript的深度学习库，它可以在Web浏览器和Node.js环境中运行。虽然TensorFlow.js提供了一些独特的功能和优势，但也存在一些局限性。

1. 性能方面的局限性

与传统的深度学习框架相比，TensorFlow.js在性能方面存在一些局限性。首先，JavaScript相对较慢，这意味着它需要更长的时间来执行复杂的计算。其次，由于TensorFlow.js是基于WebGL实现的，因此它不支持某些高级GPU操作，例如快速矩阵乘法库（cuBLAS）等。这些限制导致TensorFlow.js在处理大型数据集时可能会遇到性能问题。

2. 数据格式的局限性

TensorFlow.js仅支持通过JavaScript加载的数据格式，例如CSV、JSON等。这意味着如果你的数据集在其他语言或格式下进行存储，则需要将其转换为JavaScript可读取的格式。虽然这通常不是很困难，但却是额外的工作。

3. 缺少一些主流深度学习模型的支持

TensorFlow.js并没有完全支持所有主流的深度学习模型，如BERT、GPT-3等。这些模型通常用于自然语言处理和文本生成领域，在这些领域上使用TensorFlow.js可能会受到缺乏支持的限制。

4. 学习曲线的陡峭

TensorFlow.js相对于其他JavaScript框架而言，它具有更高的学习曲线。这是因为它需要具备深度学习和JavaScript编程的知识才能够充分发挥其功能。对于那些没有经验的人，学习如何使用TensorFlow.js可能需要更长的时间。

5. 基于Web技术的网络安全风险

TensorFlow.js是基于Web技术的，因此它面临一些网络安全风险。例如，用户可能会受到XSS攻击，其中黑客利用网页中的漏洞来注入恶意代码。此外，由于JavaScript通常运行在沙盒环境中，因此攻击者可以在该环境内进行操作，从而增加了安全风险。

总的来说，TensorFlow.js作为一种深度学习框架，具有一些独特的优势和劣势。虽然TensorFlow.js具有易于部署、跨平台、易于使用的特点，但它也存在性能、数据格式、模型支持、学习曲线以及网络安全等方面的局限性。因此，在决定是否使用TensorFlow.js时，应该权衡其优缺点，考虑他们是否符合您的需求。