本发明公开了基于小规模数据集和生成模型的分子设计方法，基于初始数据集D_o构建扩展数据集D_a；使用扩展数据集D_a训练生成模型以调整模型参数；向评分模型引入训练好的生成模型的信息，使用初始数据集D_o训练评分模型以调整评分模型参数得到优化后的评分模型；使用初始数据集D_o调整训练好的生成模型的参数，得到最终的生成模型；使用最终的生成模型生成新分子结构；使用优化后的评分模型对新分子结构进行评价和筛选，得到候选分子。大数据集由初始数据集构建出来，没有引用额外的数据，不包含大数据集中不存在的符号，与使用预先定义好的原子或者片段组成分子的方法相比，此方法所产生的分子会拥有更好的性质，更加自然，更容易合成。