在Airflow中，KubernetesPodOperator的重试功能默认是无效的。但是，你可以通过自定义Operator来实现Pod的重试功能。下面是一个示例代码：

from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import KubernetesPodOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults

class RetryKubernetesPodOperator(KubernetesPodOperator):

    @apply_defaults
    def __init__(
        self,
        retries=3,  # 设置重试次数
        retry_delay=60,  # 设置重试延迟时间（秒）
        *args, **kwargs
    ):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.retries = retries
        self.retry_delay = retry_delay

    def execute(self, context):
        for i in range(self.retries + 1):
            try:
                return super().execute(context)
            except Exception as e:
                self.log.warning("Pod execution failed. Retrying in {} seconds...".format(self.retry_delay))
                time.sleep(self.retry_delay)
                if i == self.retries:
                    raise e

在上面的示例中，我们创建了一个名为RetryKubernetesPodOperator的自定义Operator，它继承了KubernetesPodOperator。我们重写了execute()方法，在执行Pod操作时进行重试。

要使用自定义Operator，你只需将原始的KubernetesPodOperator替换为RetryKubernetesPodOperator即可。例如：

from airflow import DAG
from retry_kubernetes_pod_operator import RetryKubernetesPodOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'retries': 3,
    'retry_delay': 60
}

with DAG('retry_example', default_args=default_args) as dag:
    task1 = RetryKubernetesPodOperator(
        task_id='task1',
        retries=3,
        retry_delay=60,
        # 其他KubernetesPodOperator参数...
    )
    # 添加其他任务...

在上面的代码中，我们创建了一个名为retry_example的DAG，其中包含一个名为task1的任务。我们使用RetryKubernetesPodOperator代替了原始的KubernetesPodOperator，并设置了重试次数和重试延迟时间。

这样，当任务执行失败时，它将会进行重试，最多重试3次，每次重试间隔60秒。